## Rekomendasi Hotel Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW  Berbasis Crawling Data Ulasan Tamu
Recommendations for Hotels using a Combination of AHP and SAW Methods Based on Crawling Guest Review Data
Ono Taryono 1 , Tetrian Widyanto 2 , Gandung Triyono 3
Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur E-mail: 1 2211600800@student.budiluhur.ac.id, 2 2211600602@student.budiluhur.ac.id,
3 gandung.triyono@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Pemilihan  hotel  di  Kota  Bandung  sebagai  destinasi  wisata  oleh  konsumen  seringkali  menjadi proses yang kompleks. Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi keputusan ini, seperti harga kamar, fasilitas, lokasi, dan lain-lain. Penelitian ini membahas metode kombinasi AHP dan SAW untuk pembobotan kriteria dan pemeringkatan hotel untuk memperoleh rekomendasi pemilihan hotel yang sesuai bagi konsumen. Segmen konsumen dan tipe hotel yang dikaji pada penelitian ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu : budgetary hotel yang diperuntukkan bagi segmen back packer dan non-budgetary  hotel yang  diperuntukkan  bagi  segmen non-back  packer .  Proses pembobotan masing-masing kriteria menggunakan metode AHP. Selanjutnya nilai bobot tersebut digunakan untuk menghitung preferensi setiap alternatif hotel yang dikaji dalam penelitian ini dengan membangun matriks keputusan dari metode SAW. Ada 7 (tujuh) kriteria yang digunakan untuk pemeringkatan hotel yaitu : overall rating / impression , kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi,  pelayanan  dan  harga  sewa  kamar,  dimana  nilai  bobot  /  prioritas  untuk  masing-masing kriteria tersebut adalah 0,27; 0,10; 0,10; 0,06; 0,04; 0,16 dan 0,27. Tiga besar peringkat budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan sebagian besar ditempati oleh hotel bintang 3 yaitu Hotel A2, Hotel A9 dan Hotel A14. Sedangkan tiga besar peringkat non-budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan ditempati oleh hotel bintang 4 yaitu Hotel B2, Hotel B4 dan Hotel B15.
Kata kunci : DSS, AHP, SAW, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Choosing a hotel in the city of Bandung as a tourist destination by consumers is often a complex process.  There  are  many  factors  that  influence  this  decision,  such  as  room  price,  facilities, location,  and  so  on.  This  research  discusses  the  combination  method  of  AHP  and  SAW  for weighting criteria and ranking hotels to obtain recommendations for selecting hotels that are suitable  for  consumers.  The  consumer  segments  and  hotel  types  studied  in  this  research  are divided into two categories, namely: budgetary hotels which are intended for the back packer segment  and  non-budgetary  hotels  which  are  intended  for  the  non-back  packer  segment.  The weighting process for each criterion uses the AHP method. Next, these weight values are used to calculate the preferences for each hotel alternative studied in this research by building a decision matrix using the SAW method. There are 7 (seven) criteria used for hotel ranking, namely: overall rating / impression, cleanliness, comfort, food, location, service and room rental price, where the weight / priority value for each of these criteria is 0.27; 0.10; 0.10; 0.06; 0.04; 0.16 and 0.27. The  top  three  best  budgetary  hotel  rankings  as  a  result  of  the  decision  support  system recommendations are mostly occupied by 3 star hotels, namely Hotel A2, Hotel A9 and Hotel A14.  Meanwhile,  the  top  three  best  non-budgetary  hotel  rankings  as  a  result  of  the  decision support system recommendations are occupied by 4 star hotels, namely Hotel B2, Hotel B4 and Hotel B15.
Keywords : DSS, AHP, SAW, Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Bandung, sebagai ibu kota Jawa Barat, merupakan kota terbesar di wilayah selatan pulau Jawa  dan  juga  kota  metropolis  utama  di  provinsi  tersebut.  Terkenal  sebagai  destinasi  wisata populer, Bandung menarik banyak wisatawan domestik dan internasional. Pada 2015, UNESCO Creative  City  Network  (UCCN)  mengakui  Bandung  sebagai  kota  tujuan  wisata  utama. Pemerintah Kota Bandung, dengan dedikasi tinggi, menjamin keamanan dan kenyamanan para pengunjung.  Infrastruktur  pariwisata  di  kota  ini  dibentuk  oleh  berbagai  elemen  yang  saling mendukung  dan  memperkuat.  Elemen-elemen  ini  meliputi  agen  perjalanan,  penyedia  layanan wisata, dan operator kegiatan wisata [1]. Permintaan yang paling pesat adalah permintaan pada jasa akomodasi. Akomodasi terutama hotel menjadi sumber pendapatan paling besar bagi industri pariwisata, sehingga otomatis akan meningkatkan pendapatan asli daerah (PAD) [2].
Dalam industri perhotelan, pemilihan hotel oleh konsumen seringkali menjadi proses yang kompleks.  Konsumen  hotel  saat  ini  tidak  didominasi  oleh  konsumen  umum  yang  biasa menggunakan hotel untuk liburan atau keperluan bisnis, namun juga ada konsumen backpacker yang biasa menggunakan hotel dengan budget yang lebih minim. Namun saat ini pasar hotel untuk backpacker menginginkan fasilitas yang lebih variatif atau heterogen [3]. Terdapat banyak faktor yang  mempengaruhi  keputusan  memilih  hotel,  seperti  harga  sewa  kamar,  fasilitas,  lokasi,  dan lain-lain.  Dengan  perkembangan  teknologi,  sistem  pendukung  keputusan  menjadi  alat  yang penting dalam membantu individu atau organisasi ketika memproses informasi untuk mengambil keputusan yang lebih baik [4]. Salah satu metode yang sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan adalah Simple Additive Weighting (SAW) [5].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Endang  Lestari  dkk  [6]  membahas  tentang sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  hotel  di  kota  Palembang  dengan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dan  metode  pengembangan  FAST.  Sistem  ini diharapkan dapat membantu pengunjung dalam memilih hotel yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramadhan  dkk  [7]  menerapkan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk  mengidentifikasi  siswa  berprestasi  di  lingkungan  sekolah, dengan tujuan meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses penilaian. Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Hidayat dkk [8]  membahas tentang integrasi metode SAW dengan tiket.com untuk  membantu  pengunjung  dalam  memilih  hotel  berdasarkan  kriteria  yang  diinginkan menggunakan metode SAW. Pembobotan dilakukan dengan beberapa kriteria seperti harga sewa kamar hotel, fasilitas dan kelas hotel. Hasilnya adalah terdapat 2 (dua) hotel yang mempunyai harga yang berbeda tetapi memiliki nilai matriks yang sama sehingga nilai rangkingnya pun sama. Sebagaimana diungkapkan oleh  Melati dan Triyono [9],  perlu dilakukan pembobotan dengan metode lain. Oleh karena itu kombinasi metode SAW dan Anaytical Hierrarchy Proses (AHP) diharapkan  mampu  memperbaiki  penelitian  tersebut.  SAW  memiliki  kemampuan  untuk menetapkan  nilai  bobot  pada  setiap  variabel  dan  mampu  melakukan  perankingan,  sehingga menghasilkan  suatu  keputusan  [10].  Sedangkan  AHP  memiliki  sejumlah  keunggulan  dalam menjelaskan  proses  pengambilan  keputusan,  di  antaranya  adalah  kemampuannya  untuk direpresentasikan secara grafis, memudahkan pemahaman bagi semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan [11]. Mahdi dkk [12] melakukan penelitian dengan metode AHP yang bertujuan untuk mengatasi ketidakpastian dan mendukung keputusan wisatawan dalam memilih hotel yang optimal. Hasilnya, kriteri harga merupakan kriteria yang memiliki peringkat tertinggi dalam pemilihan sebuah hotel. Kemudian pada penelitian yang dilakukan Danianti dan Prastowo [13]  menerapkan  metode  AHP  untuk  pertimbangan  dalam  memiliki  kamar  kos  dimana  kos dengan inisial DHL memiliki bobot tertinggi sebesar 0,55.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Sukma dkk [14] diusulkan sebuah metode hibrida atau kombinasi  antara  metode Anaytical  Hierrarchy  Proses  (AHP) dan  metode Simple  Additive Weighting  (SAW) untuk  pengambilan  keputusan  memilih  hotel  terbaik.  Terdapat  4  (empat) kriteria yang dipertimbangkan di dalam penelitian tersebut yaitu harga sewa kamar hotel, fasilitas, kelas  hotel  dan  lokasi.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  hibrida  AHP-SAW memberikan hasil yang lebih akurat terkait proses pembobotan kriteria dan pemeringkatan hotel.
Namun begitu penelitian ini masih memiliki kekurangan yaitu atribut atau kriteria yang digunakan masih terlalu sedikit. Sementara itu, Madjid dkk [15] melakukan penelitian dengan menerapkan Metode AHP dan SAW untuk memberikan dukungan kepada Dinas Pariwisata dan masyarakat dalam proses pemilihan hotel. Penelitian tersebut [15] terlalu fokus pada sistem informasi yang dibuat, dan proses penghitugannya tidak dibahas dengan mendalam.
Metode  AHP  dan  SAW  telah  digunakan  secara  luas  dalam  berbagai  bidang  untuk mendukung pengambilan keputusan. Namun, penerapan kedua metode tersebut dalam industri perhotelan,  khususnya  untuk  membandingkan  efektivitas  kedua  metode  tadi  dalam  konteks pemilihan  hotel  yang  direkomendasikan  bagi  konsumen,  masih  memerlukan  eksplorasi  lebih lanjut. Rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode hibrida atau kombinasi antara metode AHP dan SAW untuk pembobotan kriteria dan pemeringkatan hotel sehingga diperoleh rekomendasi hotel pilihan yang sesuai bagi konsumen.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  memperbaiki  kekurangan  yang  ada  dalam  penelitian  – penelitian sebelumnya. Misalkan penelitian Hidayat dkk [8] dan Sukma [14] dimana kriteria dan alternatif yang digunakan lebih sedikit dan hanya berfokus pada konsumen umum. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh [15] tidak membahas perhitungan metode SAW dan AHP dengan mendalam.  Selain  itu,  di  penelitian  –  penelitian  yang  sebelumnya  tidak  dilakukan  normalisasi pada  data  terlebih  dahulu,  sehingga  rentang  angka  yang  digunakan  kadang  terlalu  besar. Penelitian ini menggunakan data ulasan tamu yang diperoleh melalui crawling dari traveloka.com dengan mengambil alternatif hotel di setiap kelas (bintang). Pada penelitian ini dilakukan proses normalisasi  terhadap  data  ulasan  tamu  terkait  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam pemeringkatan  hotel  tadi  dengan  tujuan  agar  antara  satu  hotel  dengan  hotel  yang  lain  bisa diperbandingkan secara adil.
Melalui penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi bagi para calon konsumen, baik individu maupun organisasi, dalam pengambilan keputusan memilih hotel mana yang akan disewa sebagai akomodasi selama perjalanan dinas atau liburan mereka. Kombinasi metode AHP dan SAW dipilih karena AHP memungkinkan penentuan bobot kriteria yang lebih terstruktur dan obyektif, sedangkan SAW membantu dalam pengukuran kinerja relatif setiap alternatif [16][17]. Gabungan kedua metode ini diharapkan dapat mengatasi kompleksitas dan subjektivitas dalam pemilihan  hotel.  Segmen  konsumen  individu  sendiri  dibedakan  menjadi  dua  kategori  yaitu segmen  konsumen backpacker yang  mencari  hotel-hotel  ber- budget rendah  dan  segmen konsumen non-backpacker yang tidak terkendala dengan harga sewa kamar. Selain itu, melalui penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi  para  pengusaha  hotel  dan stakeholder lainnya  dalam  menyusun  strategi  promosi  untuk  menarik  minat  calon  konsumen untuk menginap di hotel.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Tahapan Penelitian
Pada bagian ini, dijelaskan mengenai tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian agar  penelitian  menjadi  lebih  terarah  dan  memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  analisis terhadap  permasalahan  yang  ada.  Tahapan  penelitian  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Penelitian dimulai  dengan  mengumpulkan  data  beberapa  hotel  yang  berada  di  wilayah  Bandung  beserta ulasan dari para tamu hotel tersebut. Atribut data yang dikumpulkan terdiri atas nama hotel, kelas hotel, harga sewa kamar dan hasil ulasan para tamu hotel terkait overall rating hotel, kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi dan pelayanan. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling dari traveloka.com. Data hasil crawling tersebut beserta atribut-atributnya untuk 30 (tiga puluh) hotel yang dipilih secara acak, disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2 berikut.
Tabel 1. Hasil Crawling Data Ulasan Tamu Budgetary Hotel dari Traveloka
Tabel 2. Hasil Crawling Data Ulasan Tamu Non-Budgetary Hotel dari Traveloka
Kemudian dilanjutkan dengan tahapan pengolahan data. Agar antara satu hotel dengan hotel yang lain dapat diperbandingkan secara adil, apple to apple , maka dilakukan normalisasi untuk data ulasan  tamu  pada  atribut-atribut  tersebut.  Khusus  untuk  atribut overall  rating  /  impression , kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi dan pelayanan, proses normalisasi dilakukan dengan menggunakan persamaan (1) berikut ini :
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 𝐴 ! = " ! .$ !,# %&&& (1) dimana : 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 𝐴 ! = Atribut pada kolom ke-j yang ternormalisasi
𝐴 ',!
= Rating untuk masing-masing atribut j pada baris ke-i
𝑁 ' = Jumlah reviewer / ulasaan pada baris ke-i
Sementara,  proses  normalisasi  untuk  atribut  harga  sewa  kamar  hotel  dilakukan  dengan menggunakan persamaan (2) berikut ini :
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑃 = ) ! * ! (2)
dimana :
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑧𝑒𝑑 𝑃 = Harga sewa kamar hotel yang ternormalisasi 𝑃 ' = Harga sewa kamar masing-masing hotel pada baris ke-i 𝑆 ' = Skala masing-masing hotel pada baris ke-i berdasarkan kelas hotel
(Bintang 1 = 1; Bintang 2 = 1,5; Bintang 3 = 2,2; Bintang 4 = 3,3; dan Bintang 5 = 5)

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Setelah  tahapan  pengolahan  data,  tahapan  selanjutnya  adalah  identifikasi  kriteria  yang digunakan  untuk  pemeringkatan  hotel.  Pada  penelitian  ini,  terdapat  7  (tujuh)  kriteria pemeringkatan hotel : harga sewa kamar, overall rating / impression , kebersihan, kenyamanan, makanan,  lokasi  dan  pelayanan.  Untuk  masing-masing  kriteria  tersebut,  kemudian  dilakukan perhitungan bobot dengan menggunakan metode Analytical Hierrarchy Process (AHP) . Jika nilai bobot kriteria yang dihasilkan telah memenuhi Consistency Ratio kurang dari 10%, maka nilai bobot  kriteria  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  pemeringkatan  hotel  menggunakan  matriks keputusan  dari Simple  Addictive  Weighting  (SAW) .  Pada  akhirnya,  didapatkan  hasil  peringkat hotel  yang  direkomendasikan  untuk  konsumen  dibangun  berdasarkan  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode hibrida AHP dan SAW.

## 2.2.Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sistem yang menghasilkan informasi yang spesifik dan berfokus pada masalah tertentu yang harus diselesaikan oleh manajer. Sistem ini,  dirancang  untuk  mendukung  manajemen  dalam  mengatasi  masalah  yang  mereka  hadapi, berfungsi  sebagai  sistem  informasi  yang  menyediakan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk
membantu dalam penanganan masalah yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Ini dicapai dengan  memanfaatkan  data  dan  model  yang  ada  dalam  sistem  informasi  berbasis  komputer. Definisi lebih luasnya mencakup ide bahwa sistem pendukung keputusan adalah sebuah generator informasi  khusus,  yang  bertujuan  untuk  membantu  manajer  di  semua  tingkatan  dalam memecahkan masalah yang mereka hadapi .

## 2.3. Analytical Hierrarchy Process (AHP)
Thomas  Saaty  menciptakan  Proses  Hirarki  Analitik  ( Analytic  Hierarchy  Process atau AHP),  sebuah  teknik  pengambilan  keputusan  yang  membantu  para  pengambil  keputusan menetapkan prioritas dan membuat keputusan terbaik. Penilaian dan nilai-nilai personal secara logis  digabungkan  dalam  AHP.  AHP  dapat  menyelesaikan  masalah  kompleks  dengan  kriteria ganda dalam suatu hirarki [14].
Metode  AHP  merupakan  metode  dalam  SPK  yang  mampu  membagi  masalah  yang kompleks  dan  tidak  terstruktur  ke  dalam  komponen-komponen,  mengaturnya  ke  dalam  suatu bentuk hirarki, serta memberikan nilai numerik sebagai pengganti subyektifitas manusia dalam melakukan perbandingan relatif sehingga menghasilkan suatu sintesa yang menetapkan urutan dan nilai prioritas dari komponen – komponen tersebut. AHP memiliki beberapa kelebihan di antara metode – metode pengambilan keputusan lainnya, antara lain hirarki struktur yang jelas sampai  subkriteria  terdalam,  memperhitungkan  validitas  sampai  batas  toleransi  inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang ada, dan memperhitungkan daya tahan luaran [18].
Prinsip dasar dari AHP menurut Saaty adalah sebagai berikut [19]:
a) Dekomposisi,  yaitu  memecah  persoalan  yang  kompleks  ke  dalam  bentuk  yang  lebih sederhana dan menyusunnya ke dalam suatu pohon hirarki sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pohon Hirarki AHP
b) Comparative  judgment ,  yaitu  proses  penilaian  mengenai  kepentingan  relatif  antara  satu kriteria dengan kriteria lainnya pada suatu tingkat tertentu. Penialain ini berpengaruh terhadap prioritas kriteria yang merupakan inti dari metode AHP. Hasil penilaian ini disusun dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan atau pairwise comparison matrix.
c) Synthesis of priority, yaitu proses sintesis di antara prioritas lokal dalam suatu tingkat hirarki untuk memperoleh prioritas global dari beragam kriteria suatu pengambilan keputusan.
d) Local  consistency, yaitu  penilaian  kepentingan  relatif  yang  konsisten  antara  satu  kriteria dengan kriteria lainnya.
Adapun tahapan atau langkah-langkah utama dalam metode AHP menurut Saaty (2008) :
a) Mendefinisikan struktur hirarki masalah Permasalahan didekomposisi ke dalam bentuk pohon hirarki yang menunjukkan hubungan antara permasalahan, kriteria, dan alternatif solusi, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2 .
b) Melakukan pembobotan kriteria pada setiap tingkat hirarki Pada tahapan ini, seluruh kriteria yang berada pada setiap tingkat hirarki diberikan penilaian kepentingan  relatif  antara  satu  kriteria  dengan  kriteria  lainnya.  Penilaian  tersebut menggunakan  standar  pembobotan  Saaty  dengan  skala  berkisar  dari  1  hingga  9  dan kebalikannya. Keterangan mengenai skala tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Skala Saaty
c) Menghitung pembobotan kriteria dan konsistensi pembobotan. Tahapan  ini  menghitung  bobot  atau  prioritas  untuk  setiap  kriteria  menggunakan  matriks perbandingan berpasangan. Selain itu, dilakukan pula pengecekan konsistensi terhadap nilai bobot setiap kriteria yang dihasilkan dengan menghitung nilai Consistency Ratio (CR) .
d) Menghitung pembobotan alternatif
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembobotan  alternatif  untuk  setiap  kriteria.  Proses  untuk melakukan pembobotan alternatif ini sama dengan proses yang dilakukan untuk menghitung pembobotan kriteria, juga dilakukan menggunakan matriks perbandingan berpasangan. Akan tetapi,  pada  penelitian  ini,  tahapan  menghitung  pembobotan  alternatif  dilakukan  dengan menggunakan metode SAW. Sehingga tahapan ini dan tahapan selanjutnya dari metode AHP, tidak dilakukan pada penelitian ini.

## 2.4. Simple Addictive Weighting (SAW)
Metode  SAW  dikenal  juga  dengan  istilah  penjumlahan  terbobot.  Metode  ini  memiliki konsep menghitung penjumlahan terbobot dari rating kriteria pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ke suatu skala tertentu sehingga rating kriteria dari semua alternatif yang ada dapat dibandingkan satu dengan yang lain (Kusumadewi, 2005).
Tahapan – tahapan dalam metode SAW adalah sebagai berikut :
a. Menentukan alternatif
A = {A1, A2, ….., Ai}
b. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan C = {C1, C2, ….., Cj}
c. Menentukan bobot atau prioritas untuk setiap kriteria yang ditetapkan tersebut
d. Menentukan preferensi atau tingkatan kepentingan (W) setiap kriteria pada semua alternatif yang ada
W = {W1, W2, … …, Wj}
e. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut benefit atau atribut cost ) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r.
Jika j adalah atribut benefit
𝑟 '! = + !# ,-+(+ !# ) (3)
Jika j adalah atribut cost 𝑟 '! = ,'0(+ !# ) + !# (4)
Pada penelitian ini, bobot atau prioritas untuk setiap kriteria ditentukan dengan menggunakan metode AHP. Bobot atau prioritas kriteria output dari metode AHP tersebut kemudian dijadikan sebagai input untuk metode SAW, sehingga tahapan a) sampai dengan tahapan c) dari metode SAW di atas tidak dilakukan pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  kasus  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pemeringkatan  hotel  di  Bandung berdasarkan hasil crawling data ulasan para tamu hotel menggunakan metode kombinasi antara metode AHP dan metode SAW. Proses crawling untuk data ulasan tamu hotel dilakukan melalui traveloka.com. Atribut data yang dikumpulkan terdiri atas nama hotel, kelas hotel, harga sewa kamar  dan  hasil  ulasan  para  tamu  hotel  terkait overall  rating hotel,  kebersihan,  kenyamanan, makanan, lokasi dan pelayanan. Terdapat 30 (tiga puluh) hotel yang dipilih secara acak, dengan komposisi kelas hotel disajikan pada Gambar 3 berikut. Berdasarkan gambar tersebut, terlihat bahwa komposisi kelas hotel (Bintang 2, 3, 4 dan 5) sudang cukup berimbang.

## Gambar 3. Komposisi Kelas Hotel
Agar antara satu hotel dengan hotel yang lain dapat diperbandingkan secara adil, apple to apple , maka pada tahapan pengolahan data, pertama kali dilakukan normalisasi data ulasan tamu untuk atribut-atribut tersebut. Data ulasan tamu terkait kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi, pelayanan, harga sewa kamar dan overall rating , dinormalisasi terhadap jumlah ulasan / review . Proses normalisasi tersebut menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2). Input untuk proses normalisasi diambil dari data yang disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Sedangkan, output dari proses normalisasi data ulasan tamu untuk atribut-atribut tadi disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Berikut ini adalah ilustrasi contoh perhitungan proses normalisasi data ulasan tamu untuk Hotel A1 :
1). Berdasarkan Tabel 1, diketahui bahwa Hotel A1 merupakan hotel bintang 2 dengan jumlah ulasan sekitar 5.551 komentar, nilai rating untuk pelayanan hotel sekitar 4,5 dan harga sewa kamar sebesar Rp. 455.000.
2). Nilai rating pelayanan hotel ini kemudian dinormalisasi menggunakan persamaan (1) : Rating pelayanan hotel setelah normalisasi = 4,5 x 5.551 / 1.000 = 25,0.
3). Sedangkan harga sewa kamar dinormalisasi menggunakan persamaan (2) : Harga sewa kamar setelah normalisasi = Rp. 455.000 / 1,5 = Rp. 304.277.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Data Ulasan Tamu Budgetary Hotel dari Traveloka
Tabel 5. Hasil Normalisasi Data Ulasan Tamu Non-Budgetary Hotel dari Traveloka
Pentingnya dilakukan proses normalisai terhadap atribut-atribut dataset ulasan tamu dapat diilustrasikan  sebagai  berikut.  Misalkan,  sebelum  dilakukan  proses  normalisasi,  Hotel  A2 memiliki nilai-nilai atribut terkait rating hotel yang persis dengan Hotel A14, sebagaimana terlihat pada Tabel 1. Untuk harga sewa kamar pun, Hotel A2 hanya sedikit lebih besar saja dibandingkan dengan Hotel A14. Sehingga, tanpa dilakukan proses normalisasi terlebih dulu terhadap nilai-nilai atribut tadi, sistem pendukung keputusan mungkin bisa memberikan nilai preferensi yang sama terhadap kedua hotel tersebut. Padahal, jumlah ulasan tamu hotel untuk Hotel A14 lebih dari 1,5 kali lebih banyak dibandingkan untuk Hotel A2. Hal ini menunjukkan bahwa nilai-nilai rating untuk kedua hotel tadi sejatinya berbeda, sebagaimana disajikan pada Tabel 4.
Hal yang sama juga dapat diamati pada Tabel 2. Sebelum dilakukan proses normalisasi, Hotel B1, B2 dan B3 masing-masing memiliki nilai-nilai atribut terkait rating hotel yang persis sama. Tanpa dilakukan proses normalisasi terlebih dulu terhadap nilai-nilai atribut tadi, sistem pendukung keputusan mungkin bisa memberikan nilai preferensi yang sama terhadap kedua hotel tersebut.  Padahal,  jumlah  ulasan  tamu  hotel  untuk  Hotel  B2  dua  kali  lipat  lebih  banyak  (atau bahkan lebih) dibandingkan dengan jumlah ulasan tamu hotel untuk Hotel B1 dan B3.
Setelah dilakukan normalisasi terhadap atribut-atribut pada dataset ulasan tamu hotel, maka sekarang semua hotel sudah dapat diperbandingkan secara apple to apple antara satu hotel dengan hotel  lainnya.  Pada  penelitian  ini,  terdapat  7  (tujuh)  kriteria  yang  digunakan  untuk  tujuan pemeringkatan hotel di Bandung yaitu : overall rating / impression , kebersihan, kenyamanan, makanan,  lokasi,  pelayanan  dan  harga  sewa  kamar.  Perbandingan  intensitas  kepentingan  / prioritas antara satu kriteria dengan kriteria yang lain disajikan dalam tabel matriks perbandingan berpasangan berikut.

## Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Pemeringkatan Hotel
Skala  Saaty,  yang  disajikan  pada  Tabel  3  di  bagian  Metodologi  Penelitian,  digunakan sebagai acuan untuk membanguan Tabel 6 di atas. Sebagai contoh, kriteria rating Overall (Tabel 6 baris ke-1) memiliki intensitas kepentingan yang sedikit lebih penting dibandingkan dengan kriteria  kebersihan  dan  kenyamanan  hotel.  Akan  tetapi,  kriteria  rating Overall ini  memiliki intensitas kepentingan yang sama pentingnya dengan kriteria harga sewa kamar, dan seterusnya.
Dengan  menggunakan  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  disajikan  pada  Tabel  6, kemudian dilakukan perhitungan nilai bobot atau prioritas untuk masing-masing kriteria. Setiap data point (i, j) di Tabel 6 dibagi dengan nilai ”Total” pada kolom ke-j di Tabel 6 tersebut. Sebagai contoh, nilai data point (1,2) yang merupakan perbandingan intensitas kepentingan antara kriteria rating Overall dengan kriteria kebersihan hotel adalah 3, dibagi dengan nilai ”Total” yang ada pada kolom ke-2 yaitu 10,83. Perhitungan ini akan menghasilkan sebuah nilai bobot sebesar 0,28. Hasil lengkap perhitungan nilai bobot untuk setiap data point dari masing-masing kriteria tersebut disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Bobot atau Prioritas untuk Setiap Kriteria Pemeringkatan Hotel
Berdasarkan Tabel 7 di atas, nilai bobot / prioritas untuk masing-masing kriteria diperoleh dengan cara menjumlahkan setiap data point (i, j) pada baris yang sama (baris ke-i), kemudian dibagi nilai ”Total” pada kolom ke-8 di Tabel 7 tersebut. Sebagai contoh, nilai bobot / prioritas untuk kriteria overall rating / impression diperoleh cara menjumlahkan semua data point pada baris ke-1, menghasilkan angka 1,87. Kemudian angka ini dibagi dengan nilai ”Total” kolom ke- 8  di  Tabel  7  tadi  yaitu  sebesar  7,00.  Perhitungan  ini  akan  menghasilkan  sebuah  nilai  bobot  / prioritas untuk kriteria overall rating / impression sebesar 0,27. Dengan cara yang sama, akan diperoleh  nilai  bobot  /  prioritas  untuk  kriteria  kebersihan,  kenyamanan,  makanan,  lokasi, pelayanan dan harga sewa kamar masing-masing adalah 0,10; 0,10; 0,06; 0,04; 0,16 dan 0,27. Nilai  bobot  yang  telah  dihasilkan  oleh  metode  AHP  ini  selanjutnya  akan  digunakan  untuk pemeringkatan hotel menggunakan metode SAW. Perhitungan Consintency Ratio (CR) yang telah dilakukan menunjukkan bahwa nilai-nilai bobot tadi telah konsisten karena memiliki nilai CR kurang dari 0,10 sebagaimana disajikan pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Consistency Ratio (CR) untuk Nilai Bobot Kriteria
Hasil  akhir  pemeringkatan  hotel  di  Bandung  yang  direkomendasikan  oleh  sistem pendukung  keputusan  yang  dibuat  pada  penelitian  ini,  dimana  menggunakan  metode  SAW dengan nilai bobot kriteria diperoleh dari metode AHP, ditampilkan pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel 9. Hasil Pemeringkatan Budgetary Hotel di Bandung
Tabel 10. Hasil Pemeringkatan Non-Budgetary Hotel di Bandung
Berdasarkan Tabel 9 di atas, terlihat bahwa 3 (tiga) besar peringkat budgetary hotel terbaik hasil  rekomendasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  ketiganya ditempati oleh hotel bintang 3 yaitu Hotel A2, Hotel A9 dan Hotel A14. Meskipun harga sewa kamar  (sebelum  dinormalisasi)  untuk  hotel-hotel  bintang  2  lebih  murah  dibandingkan  dengan hotel-hotel bintang 3, hal ini tidak serta-merta menjadikan hotel-hotel bintang 2 tersebut memiliki tingkat preferensi yang tinggi. Padahal kriteria harga sewa kamar memiliki nilai bobot yang sama besar dengan kriteria overall rating / impression (yaitu 0,27) dan nilai bobot untuk kedua kriteria tersebut  adalah  yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  kriteria-kriteria  yang  lain.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  normalisasi  harga  sewa  kamar  terhadap  skala  kelas  hotel  memberikan kontribusi sangat berarti terhadap hasil pemeringkatan hotel menjadi lebih rasional.
Fenomena berbeda terjadi pada non-budgetary hotel , sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 10.  Berdasarkan  Tabel  10  tersebut,  3  (tiga)  besar  peringkat non-budgetary  hotel terbaik  hasil rekomendasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  ketiganya ditempati  oleh  hotel  bintang  4  yaitu  Hotel  B2,  Hotel  B4  dan  Hotel  B15.  Harga  sewa  kamar (sebelum dinormalisasi) untuk hotel-hotel bintang 4 memang lebih murah dibandingkan dengan hotel-hotel bintang 5, sehingga hotel-hotel bintang 4 tersebut memiliki tingkat preferensi yang lebih tinggi.
Pada  penelitian  ini,  selain  dilakukan  normalisasi  terhadap  harga  sewa  kamar,  juga dilakukan  normalisasi  terhadap overall  rating  /  impression dan individual  rating terkait kebersihan,  kenyamanan,  makanan,  lokasi  dan  pelayanan.  Hotel-hotel  yang  memiliki overall rating / impression yang sama (sebelum dinormalisasi) belum tentu akan menghasilkan tingkat preferensi yang sama pula, tergantung kepada berapa banyak jumlah tamu hotel yang memberikan ulasan / penilaian.
Sebagai  contoh,  Hotel  B1  memiliki overall  rating dan individual  rating (sebelum dinormalisasi) yang sama dengan Hotel B2. Akan tetapi, Hotel B2 memiliki preferensi yang lebih tinggi,  sehingga  masuk  ke  dalam  tiga  besar  peringkat non-budgetary  hotel terbaik  yang direkomendasikan oleh sistem pendukung keputusan ini. Hal ini disebabkan karena jumlah ulasan tamu hotel untuk Hotel B2 jauh lebih banyak dibandingkan dengan Hotel B1, yaitu sekitar 14 ribu ulasan  untuk  Hotel  B2  dibandingkan  dengan  sekitar  7  ribu  ulasan  untuk  Hotel  B1.  Sehingga setelah overall rating dan individual rating tersebut dinormalisasi terhadap jumlah ulasan tamu hotel, tingkat preferensi untuk kedua hotel tadi menjadi tidak sama lagi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pemeringkatan hotel di Bandung menggunakan metode kombinasi antara AHP dan SAW memberikan hasil peringkat hotel yang lebih rasional. Nilai bobot atau prioritas untuk masing- masing kriteria ditentukan melalui metode AHP. Selanjutnya nilai bobot tersebut digunakan untuk menghitung  preferensi  setiap  alternatif  hotel  yang  dikaji  dalam  penelitian  ini,  menggunakan matriks keputusan SAW. Ada 7 (tujuh) kriteria yang digunakan untuk pemeringkatan hotel yaitu: overall rating / impression , kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi, pelayanan dan harga sewa kamar, dengan nilai bobot / prioritas untuk masing-masing kriteria adalah 0,27; 0,10; 0,10; 0,06; 0,04; 0,16 dan 0,27. Ketujuh kriteria tersebut terlebih dahulu dinormalisasi baik terhadap jumlah ulasan  tamu  hotel  maupun  terhadap  skala  kelas  hotel  untuk  setiap  alternatif  hotel.  Proses normalisasi  ketujuh  kriteria  tadi  memberikan  kontribusi  sangat  berarti  terhadap  hasil pemeringkatan hotel menjadi lebih rasional. Dari 30 (tiga puluh) hotel di Bandung yang dikaji pada penelitian ini, dikelompokkan ke dalam budgetary hotel dengan harga sewa kamar di bawah Rp 500 ribu per malam, dan non-budgetary hotel dengan harga sewa kamar di atas Rp 500 ribu per malam. Budgetary hotel diperuntukkan bagi segmen konsumen back packer , sedangkan non- budgetary  hotel diperuntukkan  bagi  segmen  konsumen non-back  packer yang  tidak  memiliki kendala  terhadap  harga  sewa  kamar.  Tiga  besar  peringkat budgetary  hotel terbaik  hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan sebagian besar ditempati oleh hotel bintang 3 yaitu Hotel A2, Hotel A9 dan Hotel A14. Sedangkan tiga besar peringkat non-budgetary hotel terbaik hasil  rekomendasi  sistem  pendukung  keputusan  sebagian  besar  ditempati  oleh  hotel  bintang  4 yaitu Hotel B2, Hotel B4 dan Hotel B15.
Penelitian ini sedikit banyak masih memiliki kekurangan. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya  disarankan  agar  menggunakan  metode Decision  Support  System lainnya  yang dikombinasikan dengan metode atau algoritma machine learning. Selain itu, disarankan pula agar lebih memperluas cakupan penelitian tidak hanya hotel, namun juga apartemen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Gian Sholeh Hudin, “PENGARUH CUSTOMER EXPERIENCE TERHADAP REVISIT INTENTION DI SHERATON BANDUNG HOTEL & TOWERS SELAMA PANDEMI COVID-19,” Universitas Pendidikan Indonesia, 2021.
[2]  F.  Alyani  and  M.  Siwi,  “Pengaruh  Jumlah  Objek  Wisata  dan  Jumlah  Hotel  Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat,” J. Ecogen , vol. 3, no. 2, pp. 212–222, 2020.
[3]  J.  Z.  R.  Rashid-Radha,  “Exploring  Guests’  Service  Experience  of  Boutique  Backpacker Hostels: A Critical Incident Technique (CIT) Approach,” Hosp. Culin. Arts 2022 , vol. 14, no. 1, pp. 230–243, 2021.
[4]  S.  RAMESH,  D.  DURSUN,  and  T.  EFRAIM, BUSINESS  INTELLIGENCE  AND ANALYTICS  SYSTEM  FOR  DECISION  SUPPORT  (TENTH  EDITION) .  Pearson Education, Inc, 2014.
[5]  Liesnaningsih, R. Taufik, R. Destriana, and A. P. Suyitno, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima  Beasiswa  Berbasis  WEB  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) pada Pondok Pesantren Daarul Ahsan,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 1, pp. 54–60, 2020.
[6]  C.  H.  Dwi,  L.  R.  Endang,  and  I.  Ali,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat Kuliner di Kota Palembang dengan Metode Simple Additive Weighting,” Sist. Inf. Manaj. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[7]  M. R. Ramadhan and M. K. Nizam, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa,” TIN Terap.  Inform.  … ,  vol.  1,  no.  9,  pp.  459–471,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/655
[8]  M.  Hidayat  and  M.  A.  M.  Baihaqi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Hoteldengan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Berbasis  Web,”  in Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2016, pp. 62–66.
[9]  S.  Melati  and  G.  Triyono,  “Pemodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa Terbaik Menggunakan Metode Simple Addictive Weighting (Saw),” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 574–580, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i2.2748.
[10]  J. D. Manik, A. R. Samosir, and Mesran, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, 2022.
[11]  Z. Azhar, “Faktor Analisis Prioritas Dalam Pemilihan Bibit Jagung Unggul Menggunakan Metode AHP,” in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 202AD, pp. 347–350.
[12]  A. Mahdi and D. Esztergár-Kiss, “Analysis of the Effective Factors for Hotel Selection by Using the Fuzzy AHP Method,” Int. Sci. J. “Industry 4.0,” vol. 6, no. 2, pp. 79–82, 2021.
[13]  D. Danianti and W. D. Prastowo, “Penerapan Metode AHP Dan MFEP Dalam Menentukan Pemilihan Kos Harian Untuk Wisatawan di Daerah Sleman,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 6, no. 2, pp. 54–60, 2023.
[14]  P.  M.  Sukma  and  C.  Safitri,  “Post-Pandemic  Hotel  Decision  Criteria  Analysis  Using Decision Making Methods,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 7, no. 1, pp. 94–409, 2022, doi: 10.25126/jitecs.202271388.
[15]  N.  R.  Madjid,  Y.  Vitriani,  E.  Haerani,  and  F.  Kurnia,  “Sistem  Rekomendasi  Hotel  Di Provinsi Riau Dengan Metode AHP dan SAW,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 945–956, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.931.
[16]  P. Apriastika and L. Fajarita, “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Guru Terbaik Pada Sd  Strada  Santa  Maria  Dengan  Metode  Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process)  Dan  Saw (Simple Additive Weighting),” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 2, no. 3, pp. 138–145, 2019.
[17]  W. Rahmansyah, I. Zufria, and M. Fakhriza, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SSD
Laptop Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 1192–1199, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1257.
[18]  E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode  Saw  Dan  Ahp,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  175–183,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[19]  S. Latifah, “Prinsip-prinsip Dasar Analytic Hierarchy Process,” 2005.